McKinsey & Company ha trascorso due anni aiutando le banche a scrivere software per generare profitti utilizzando l’intelligenza artificiale, afferma Larry Lerner, partner della società di consulenza e responsabile della divisione globale di analisi bancaria e dei titoli. Durante questo periodo, McKinsey ha sviluppato un complesso metodo per aiutare i CEO a identificare i problemi più adatti a soluzioni basate sull’AI e quelli che probabilmente genereranno un ritorno più rapido.
In un’intervista con Fortune, Lerner ha illustrato un rapporto pubblicato da McKinsey, che definisce una guida su come le banche possono implementare l’intelligenza artificiale.
Per Lerner, partner nell’area di Washington D.C. da sette anni, le banche che “scelgono attentamente le loro battaglie e ripensano interi flussi di lavoro stanno davvero guadagnando terreno rapidamente”.
Dallo scorso dicembre, quando McKinsey ha pubblicato il suo primo grande rapporto sull’AI, la società si è unita al crescente numero di consulenti che lavorano con banche e istituzioni finanziarie per aiutarle a sfruttare al meglio questa tecnologia.
Secondo Lerner, un elemento comune tra le banche che hanno avuto successo con l’AI è il focus.
Il rapporto suddivide una tipica istituzione bancaria in quattro domini e sei sottodomini per facilitare l’identificazione dei problemi, ma sottolinea anche alcune insidie.
Ad esempio, un esperimento tecnicamente semplice che libera il personale per altri compiti può sembrare allettante, ma Lerner avverte che i dirigenti di banca dovrebbero considerare la differenza tra un progetto mirato all’efficienza, che potrebbe richiedere anni per generare entrate, e un’iniziativa che richiede maggiori investimenti ma può avere un impatto immediato sul bilancio.
“L’AI e l’AI generativa possono favorire la crescita dei ricavi, risparmi sui costi e l’evitamento di costi”, spiega Lerner. “Ma se il primo passo è un progetto di efficienza, dove non si può realmente misurare il valore di quei 45 minuti al giorno risparmiati, non si otterranno risultati concreti sul bilancio”. Secondo le stime di McKinsey, questi sottodomini potrebbero contribuire fino all’80% del valore incrementale totale generato dall’uso dell’AI.
L’articolo originale è disponibile su Fortune.com
